Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0

Algorytm znajduje pronowotworowe geny, o których naukowcy nie mieli pojęcia
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Eksperci z CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation) agendy naukowej rządu Australii, stworzyli algorytm sztucznej inteligencji, który lepiej niż ludzcy specjaliści rozpoznaje płeć na podstawie wyglądu czaszki. Przyda się ono wszędzie tam, gdzie potrzebna jest dokładna szybka identyfikacja płci, na przykład podczas śledztw kryminalnych czy prac prowadzonych w związku z katastrofami naturalnymi.
Nowe narzędzie, stworzone przy pomocy naukowców z University of Western Australia, potrafi określić płeć na podstawie samej tylko czaszki z 97-procentową dokładnością. To znacznie lepszy wynik, niż 82-procentowa dokładność uzyskiwana przez ekspertów medycyny sądowej posługujących się tradycyjnymi metodami.
Algorytm sztucznej inteligencji sprawdzono na próbce 200 skanów z tomografu komputerowego, a uzyskane wyniki porównano z wynikami ludzi. "Nasze narzędzie określa płeć około 5-krotnie szybciej niż ludzie. To oznacza, że rodziny czekające na informacje o bliskich szybciej mogą otrzymać informacje. Narzędzie to może być dużą pomocą podczas badań antropologicznych, bardziej precyzyjnie określając płeć i pozwalając uniknąć błędów robionych przez ludzi", mówi doktor Hollie Min, jedna z autorek algorytmu.
Twórcy nowego narzędzia mają zamiar nadal je trenować, uwzględniając różne ludzkie populacje, co powinno nie tylko poprawić efektywność algorytmu, ale i spowodować, że będzie bardziej uniwersalny.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Prawdopodobieństwo, z jakim w ciągu życia zachorujemy na nowotwór, może być określane jeszcze przed urodzeniem, twierdzą naukowcy z Van Andel Institute (VAI). Na łamach Nature Cancer informują oni o zidentyfikowaniu dwóch różnych stanów epigenetycznych, które pojawiają się w życiu płodowym, a które powiązane są z ryzykiem nowotworu. Jeden z nich związany jest z niskim, drugi z wysokim ryzykiem zachorowania. Odkrycie może znacząco zmienić postrzeganie nowotworów.
Jeśli nowotwór pojawi się u osoby z niskim ryzykiem zachorowania, z większym prawdopodobieństwem będzie to nowotwór wywodzący się z krwi czy układu limfatycznego, jak białaczka lub chłoniak. U osób z wysokim ryzykiem zachorowania częściej będzie to nowotwór tworzący guzy lite, jak rak prostaty czy płuc.
Do większości zachorowań na nowotwory dochodzi na późniejszych etapach życia, a choroby te są postrzegane przez pryzmat mutacji lub genetyki. Dlatego też nie prowadzono dotychczas zbyt wielu badań nad tym, w jaki sposób rozwój płodowy wpływa na ryzyko nowotworu. Nasze odkrycie to zmienia. Zidentyfikowanie dwóch różnych stanów genetycznych otwiera drzwi do zupełnie nowego świata badań nad nowotworami, mówi współautor badań doktor J. Andrew Pospisilik, dyrektor Wydziału Epigenetyki w VAI.
Ryzyko rozwoju nowotworu rośnie z wiekiem, gdyż dochodzi do akumulacji uszkodzeń DNA oraz innych czynników. Jednak nie zawsze prowadzi to do nowotworu. W ostatnich latach naukowcy odkryli wiele innych elementów, jak na przykład zmiany epigenetyczne, które również mają wpływ na zachorowania.
Pospisilik i jego współpracownicy odkryli, że identyczne myszy, które różni jedynie aktywność genu Trim28, mają jeden z dwóch wzorców epigenetycznych w genach związanych z nowotworami. Wzorce te pojawiają się w czasie życia płodowego. I determinują one ryzyko zachorowania.
Podczas gdy mutacje DNA są niezbędne do rozwoju nowotworu, tylko niewielka część zmutowanych komórek powoduje zachorowanie. Dotychczas nie znaliśmy mechanizmu określającego podatność na zachorowanie. Wykorzystaliśmy unikatowy mysi model wrodzonego zróżnicowania rozwojowego (Trim28+/D9) do zbadania, czy pojawiające się na wczesnych etapach życia różnice epigenetyczne wpływają na podatność na nowotwór w późniejszym życiu. Odkryliśmy, że heterozygotyczność Trim28 jest wystarczająca do powstania dwóch różnych stanów epigenetycznych powiązanych z różną podatnością na rozwój nowotworu, czytamy w opublikowanym artykule. Autorzy badań dodają, że różnice te można wykryć już w 10. dniu rozwoju.
Każdy jest w pewnym stopniu narażony. Ale gdy pojawia się nowotwór, myślimy o nim jako o pechu. Tymczasem sam pech nie wyjaśnia, dlaczego jedni ludzie chorują, a inni nie. A co najważniejsze, pecha nie można leczyć. Natomiast zmiany epigenetyczne możemy. Nasze badania pokazują, że korzenie nowotworu mogą tkwić w niezwykle ważnym etapie naszego rozwoju. To otwiera nową perspektywą badawczą i potencjalnie daje szanse na nowe metody diagnostyki i leczenia, dodaje doktor Ilaria Panzeri.
Co więcej, badacze znaleźli dowody, że odkryte przez nich dwa stany epigenetyczne są widoczne w tkankach w całym ciele, co sugeruje, iż mogą one dotyczyć wszystkich rodzajów nowotworów. W przyszłości planują więc badać zależności pomiędzy tymi stanami a konkretnymi chorobami.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W niedawno opublikowanym wywiadzie Mark Zuckerberg stwierdził, że prawdopodobnie jeszcze w bieżącym roku firma Meta (właściciel Facebooka), podobnie jak inne wielkie firmy, będzie dysponowała systemem sztuczne inteligencji zdolnym do programowania na poziomie średnio doświadczonego inżyniera (mid-level engineer).
Początkowo wdrożenie takich systemów będzie bardzo kosztowne i będą one musiały zyskać na wydajności, jednak z czasem dojdziemy to momentu, w którym bardzo duża część kodu używanych przez nas aplikacji, w tym kodu algorytmów sztucznej inteligencji, nie będzie pisana przez ludzi, a przez sztuczną inteligencję, stwierdził założyciel Facebooka.
Słowa Zuckerberga to tylko jeden z sygnałów, że branżę programistyczną mogą w najbliższym czasie czekać olbrzymie zmiany. Sami programiści z jednej strony tworzą algorytmy sztucznej inteligencji, które w przyszłości mogą ich zastąpić, z drugiej zaś, coraz częściej korzystają z ich pomocy. Jeszcze na początku 2023 roku tylko 10% programistów używało AI do pomocy w programowaniu, pod koniec roku 2023 już 63% firm używało lub wdrażało użycie narzędzi AI pomagających w programowaniu. Pod koniec ubiegłego roku odsetek ten wzrósł do 80%.
Zuckerberg nie jest jedynym wśród wiodących biznesmenów z branży IT, który zapowiada szybkie nadejście olbrzymich zmian. We wrześniu Matt Garman, szef Amazon Web Services, zasugerował, że w ciągu najbliższych 2 lat większość inżynierów oprogramowania przestanie zajmować się programowaniem. Zaś kilka miesięcy wcześniej prezes Nvidii stwierdził, że uczenie się programowania nie jest dobrym pomysłem, gdyż dzięki rozwojowi AI ludzki język staje się najważniejszym językiem programowania.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Pomiędzy lipcem 2021 roku a lutym 2023 roku 12 centrów mammograficznych w Niemczech brało udział w programie, w którym badania mammograficzne były wspomagane przez system sztucznej inteligencji. Radiolodzy sami decydowali, kiedy wykorzystać AI, a kiedy wykonać badania tradycyjnymi metodami. W tym czasie we wspomnianych centrach 119 radiologów przebadało 463 094 kobiety w wieku 50–69 lat. W przypadku 260 739 z nich diagnoza była wspomagana przez sztuczną inteligencję, pozostała część stanowiła grupę kontrolną.
W grupie, w której badania wspomagane były przez AI, odsetek wykrytych nowotworów piersi wyniósł 0,67%, podczas gdy w grupie badanej tradycyjnymi metodami było to 0,57%. Ponadto tam, gdzie do badania użyto AI odsetek pań poddanych pogłębionej diagnostyce wyniósł 3,74%, a w grupie kontrolnej – 3,83%. Wartość predykcyjna dodatnia (PPV) dla grupy badanej przez AI wynosiła 17,9%, dla grupy kontrolnej – 14,9%. PPV pokazuje tę część podejrzanych wyników mammografii, które w pogłębionej diagnostyce rzeczywiście reprezentują chorobę.
Najważniejszym wskaźnikiem przydatności algorytmu sztucznej inteligencji w badaniach mammograficznych jest fakt, że zwiększył on wykrywalność choroby bez zwiększania potrzeby przeprowadzenia pogłębionej diagnostyki. To już kolejne badania, które pokazały, że algorytmy sztucznej inteligencji rzeczywiście wspomagają pracę radiologów i mogą ratować życie kobiet.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W latach 1967–1978 roku Włoska Wyprawa Archeologiczna ISMEO prowadziła pierwsze badania w Shahr-i Sokhta (SiS) w Iranie. Szybko okazało się, że miasto składało się z trzech obszarów: mieszkalnego, cmentarza i przemysłowego. Jego największy rozkwit przypadł na połowę III tysiąclecia przed naszą erą, gdy obszar mieszkalny zajmował 80 hektarów. Miasto uznano za jeden z najważniejszych ośrodków na wschodzie Wyżyny Irańskiej. Zidentyfikowano tam cztery okresy kulturowe podzielone na 10 faz konstrukcyjnych, które datowano na od 2. połowy IV tysiąclecia do połowy III tysiąclecia. W południowej części miasta znaleziono duży cmentarz o powierzchni około 20 hektarów, a w jednym z grobów planszę do gry i bierki.
Datowanie wykazało, że gra pochodzi z lat 2600–2700 p.n.e. W grobie nie znaleziono żadnej innej planszy, założono więc, że wszystkie bierki pochodzą z tej jednej gry i że jest ona kompletna. Planszę do gry złożono w pobliżu głowy zmarłej osoby, w pobliżu zaś stał koszyk z bierkami i kostkami. Plansza jest podobna do wcześniej znajdowanych plansz, ale istnieją między nimi też duże różnice. Kształt planszy z SiS jest niezwykle podobny do słynnej Królewskiej Gry z Ur, jednak gra z SiS ma więcej bierek i nie ma na niej rozety, która wydaje się bardzo ważnym elementem tego typu gier, znanych pod zbiorową nazwą „gier na 20 kwadratach”.
Z Bliskiego Wschodu i spoza niego znamy ponad 100 plansz, w pewnej mierze do siebie podobnych, a w wielu aspektach różnych, które klasyfikowane są pod tą nazwą. Znaleziono je w Turkmenistanie czy Indiach. Podobnej gry używali Egipcjanie ok. 1580 roku p.n.e. Prawdopodobnie zapoznali się z nią za pośrednictwem Hyksosów. Podobne gry były popularne przez około 2000 lat.
Autorzy nowych badań zaprzęgli algorytmy sztucznej inteligencji, do pracy nad odgadnięciem zasad gry. Wykorzystanie metod obliczeniowych do badań starożytnych gier, pozwala na symulowanie tysięcy możliwych zestawów zasad i wybranie tych najbardziej prawdopodobnych czy pasujących do gry i bierek.
Gra z Shahr-i Sokhta wydaje się grą strategiczną – rodzajem wyścigu – podobną do Królewskiej Gry z Ur, ale bardziej złożoną. Zdaniem naukowców, mamy tutaj do czynienia z grą 2-osobową, a celem gracza jest przesunięcie przez pola planszy wszystkich 10 swoich bierek, zanim zrobi to przeciwnik. W grze gracze posługują się kostką i mogą wykorzystywać swoje bierki zarówno do jak najszybszego dotarcia do celu, jak i do blokowania ruchów przeciwnika. Badacze sugerują, że dodatkowe bierki, dzięki którym gra różni się np. od gry z Ur, dodawały jej złożoności. Widzimy wśród nich na przykład rozety, podobne do rozet, które w grze w Ur narysowane są na planszy. W przeciwieństwie do Królewskiej Gry z Ur, w przypadku gry z SiS losowość odgrywa mniejszą rolę, a większa rolę gra strategia.
Po określeniu najbardziej prawdopodobnych zasad, grę z SIS przetestowało 50 doświadczonych graczy, który ocenili ją i porównali z Królewską Grą z Ur. Przyznali, że gra z SiS jest bardziej wymagająca pod względem strategii niż gra z Ur.
Szczegóły badań zostały opublikowane na łamach Journal of the British Institute of Persian Studies. Gra z Shahr-i Sokhta została znaleziona w bogato wyposażonym grobie, ale nie był to grób królewski, co wskazuje, że była bardziej dostępna niż gra dla najwyższej elity.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.